书中的基本概念几乎都在其一般形式下来介绍，并通过例子来说明所选择定义的合理性。例如，在叙述任意拓扑空间时，先简要讨论实数直线；而距离空间则在提出一致性问题后才引入；同样，赋范向量空间和Hilbert空间仅在讨论局部凸空间后引入，后者在现代分析及其应用中越来越重要。书中通过大量的例子及反例来说明定理成立的确切范围，并设置了各种难度的习题，便于学生检验其对课程的理解程度并锻炼自身的创新能力。

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GeodisTK：​​用于2D和3D图像的测地距离转换工具包 可以通过两种方法来实现图像的测地变换：快速行进和光栅扫描。 快速行进基于速度为F [1]的像素前沿的迭代传播。 光栅扫描基于内核操作，这些内核操作在多遍处理中依次应用于图像[2] [3]。 在GeoS [4]中，作者建议使用3x3内核进行正向和反向传递，以进行有效的测地距离转换，该转换用于图像分割。 栅格扫描以进行测地距离转换。 图片来自[4]。 DeepIGeoS [5]提出将测地距离变换与卷积神经网络相结合，以有效地对2D和3D图像进行交互式分割。 [1] Sethian，James A.“快速行进方法”。 SIAM评论41，没有。 2（1999）：199-235。 [2] Borgefors，古尼拉。 “数字图像中的距离转换。” CVPR，1986年 [3] Toivanen，PekkaJ。“用于灰度图像的新测地距

构建一个类Point，它提供两个公有的构造函数，一个没有参数的Point构造函数和一个有两个double参数的构造函数。另外在该类中提供一个静态方法计算两个点的直线距离，传入参数为两个Point类实例。然后设计一个测试类来对Point类进行使用。 提示：先定义两个变量来存储Point点的X，Y坐标；无参的构造函数将X，Y坐标赋为0；有参的构造函数将传入的参数分别赋给X，Y坐标。

Android扫描Ibeancon信号并按照距离排序实时刷新,适配安卓6.0以上。后期会加入地图以及定位算法

计算各省之间的欧氏、绝对、明氏距离 解：a=[7.9 39.77 8.49 12.94 19.27 11.05 2.04 13.29 7.68 50.37 11.35 13.3 19.25 14.59 2.75 14.87 9.42 27.93 8.2 8.14 16.17 9.42 1.55 9.76 9.16 27.98 9.01 9.32 15.99 9.1 1.82 11.35 10.06 28.64 10.52 10.05 16.18 8.39 1.96 10.81]; d1=pdist(a);% 此时计算出各行之间的欧氏距离， 为了得到书中的距离矩阵，我们键入命令： D= squareform(d1), % 注意此时d1必须是一个行向量，结果是实对称矩阵 若想得到书中的三角阵，则有命令： S = tril(squareform(d1))

聚类马氏距离代码MATLAB 内容 YAN-PRTools matlab工具箱现在包括40种常见的模式识别算法： 特征处理 mat2ftvec ：将样本矩阵转换为特征矩阵 zscore ：功能归一化 pca ：PCA kpca ：KPCA LDA：LDA 分类 lr ：Logistic回归 softmax ：Softmax svm ：libsvm的包装 rf ：随机森林 knn ：K个最近的邻居 高斯：Matlab的分类函数包装器，包括朴素贝叶斯方法，拟合法线密度函数，马氏距离等方法。 boost ：具有树桩弱分类器的AdaBoost tree ：Matlab的树分类器的包装器 ann ：Matlab中的人工神经网络包装器 榆木：基本的极限学习机 回归 ridge ：岭回归 kridge ：内核岭回归 svr ：libsvm中的支持向量回归包装 simplefit ：包装Matlab的基本拟合函数，包括最小二乘，稳健拟合，二次拟合等。 套索：Matlab套索回归的包装 pls ：Matlab最小二乘回归包装器 步骤：Matlab的stepwisefit的包装 rf ：随机森林 ann

最小距离分类器 类中心向量分类器 Matlab

当使用粒子过滤器来逼近未知分布时，应该使用多少个样本？ 太少可能无法对分布进行充分采样，而太多则会不可接受地增加运行时间。 Dieter Fox 的 KLD 采样算法让使用自适应地估计需要多少样本。 这个类促进（实现）这个方法。 引文： 福克斯，迪特。 “通过 KLD 采样调整粒子过滤器中的样本大小。” 国际机器人研究杂志 22.12 (2003): 985-1003。

用c++编写一个程序，设计一个点类Point，求两个点之间的距离。